소비자 수용모델 및 AHP로 고찰한 스마트그리드 기술사업화 생태계 모형연구 : 스마트그리드 제주실증사업 분석을 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Every country has its own energy policy, different industrial maturity levels and public acceptance of new energy policies. In particular, energy policies vary in each country and they affect smart grids policies and strategies as well as its demonstration R&D results. The energy policy environment is changing as Paris Climate Change Agreement (2015.12) requires “historic, durable and ambitious” GHG emission reduction. In this context, a smart grids is emerging fast as a means of reducing GHG emissions and starting new businesses in electricity areas. Major leading countries such as USA, and Japan in smart grids areas, launched large-scale smart grids demonstration projects around 2010.
Smart grids is regarded as the representative of new energy industries in Korea because it has the potential to transform the entire conventional power industry to a new industry, applying ICT(Information and Communication Technologies) into the power grids. In this context, the Republic of Korea also launched a large-scale smart grids demonstration project, called “Jeju smart grids demonstration project (2009-2013).” Regarding the project, there have been a range of different ideas on whether they have been successful. On the other hand, the ideas were not based on the objective comparison of the results of the major leading countries, because there have been little such researches.
This study started from the questions “How can we get the right lessons from “Jeju smart grids demonstration project” through application of more proved and scientific theories?” and “Can we measure what is more valuable among the criteria of the decision for commercialization of smart grids technologies, using mathematical science.
First, this study compared the results of the smart grid demonstration projects of major leading countries such as U.S.A, Japan and Korea. This study found the difference among three countries’ smart grid polices. Japan made efforts to utilize smart grids to better use PV panels which had been deployed in almost 3 decades. U.S.A tried to utilize smart grids to modernize electric power grids and to boost then shrinking economy. Korea focused mainly its efforts to find promising business models to make smart grids as a new industry.
Second, this study used Rogers’ ‘Diffusion of Innovation Model’ and ‘Innovation-Decision Model’ to find whether Jeju Smart Grids Demonstration Project properly chose the place, particularly people in the place by analyzing group’s characteristics, who participated in Jeju smart grids demonstration projects and resided in the area where the project demonstrated. This study found that group’s innovation level in the place was not included in innovator’s group or early adopter’s group according to analysis based on Rogers’ and Kotler’innovation adoption process. Rather it was similar to laggard group’s characteristics. It tells that they did not seriously consider group’s innovation level when they planned and launched the project.
Third, there are several factors that affect the transfer and commercialization of smart grids technologies and it is important to find where to place more priority with limited resources. The analytic hierarchy process (AHP) has been widely used around the world to provide comprehensive and rational solutions in a wide variety of decision situations. This study applied AHP to the decision framework regarding comparison among a wide variety of commercialization factors of smart grids technologies. Through a literature review and with advice from the expert’s group, I made the comparison matrices which the goal is commercialization of smart grids technologies and its first criteria has ① technology factor, ② law and regulation factor, ③ business strategy factor. The sub-criteria under the technology factor are R&D ability, R&D infrastructure and interoperability among technologies. The sub-criteria under the law and regulation factor are ④ the law and regulation related to electricity market and price, ⑤ tax incentives and incentive for investment, ⑥ consistency of smart grids-supportive policy. Finally, the sub-criteria under the business strategy factor are ⑦ business model, ⑧ search for the company for technology transfer, ⑨ technology promotion and public acceptance. I performed pair comparison among them by AHP and found that the “law and regulation related to electricity market and price” is most prioritized and “consistency of smart grids-supportive policy” is followed second. It indicates that the smart grids market is still highly dependent on the government policy so that the government should consider the policy issue seriously when it plans and launches smart grids-related demonstration project for commercialization.
Finally, this study tried to set up the most reliable commercialization model of smart grids technology with the AHP’s results. I devided the smart grid commercialization ecology into four domains such as R&D domain, law & regulation domain, market domain and customer domain. In other preceding researches, the domain of law and regulation was not dealt seriously, but the AHP’s result showed its importance, which the domain of law and regulation covers not only the market domain, but also customer domain, as smart grids-related law and regulation can create market and customers as well.
This study presents the importance of government’s policy in commercializing smart grids technologies because its market is still highly affected by the policy. And it also emphasizes on importance of participated group’s and consumer’s innovation level in terms of diffusing new and innovative technologies effectively. In this context, when the government plan 2nd and 3rd big smart grid-related or power-related projects, they should try to establish and implement market-friendly and commercialization-supportive policies at the project planning stage. And project proponents should keep in mind that participated group’s and consumer’s innovation level can affect the diffusion of innovative technologies seriously.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 제 1절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구의 목적 5
• 제 2절 연구의 방법 7
• 1. 연구의 방법 7
• 제 2장 이론적 배경 9
• 제 1절 기술사업화 주요 이론 9
• 1. 기술사업화 개념 9
• 2 기술사업화 프로세스 검토 11
• 1) 선형 모델 (Linear Models or Process Model) 11
• 가. Goldsmith 기술사업화 모형 11
• 나. Rothwell & Zegfeld 기술사업화 모형 13
• 다. Andrew & Sirkin 기술사업화 모델 14
• 2) 기능모델 (Functional Model or Non-Linear Functional Model)
• 16
• 가. Canadian Expert Panel 기술사업화 모형 16
• 나. Jolly 기술사업화 모형 17
• 3. Kotler 혁신기술 소비자 수용모델 (Consumer Adoption Model)
• 19
• 4. Rogers 혁신기술 결정 프로세스(Innovation-Decision Process) 21
• 5. Rogers 혁신 확산 모델(Diffusion of Innovations model) 22
• 6. 비즈니스 생태계 관련 이론 26
• 1) Moore (1993) 비즈니스 생태계 이론 26
• 2) Iansiti & Livien (2004) 비즈니스 생태계 이론 28
• 제 3장 비즈니스 생태계 모델 선행연구 33
• 제 1절 비즈니스 생태계 모델 주요 선행연구 33
• 1. Baghbadorani & Harandi (2012) 비즈니스 생태계 선행연구 33
• 2. 권영관 (2011) 비즈니스 생태계 선행연구 34
• 3. 박웅․박호영 (2014) 비즈니스 생태계 선행연구 36
• 4. 이길우 (2013) 비즈니스 생태계 선행연구 37
• 제 4장 주요 국가별 스마트그리드 정책 및 실증연구 비교 39
• 제 1절 연구 배경 39
• 제 2절 연구 방법론 42
• 제 3절 미국 43
• 1. 스마트그리드 정책 43
• 2. 스마트그리드 대표 실증 프로젝트 44
• 3. 스마트그리드 프로젝트 성과 45
• 제 4절 일본 47
• 1. 스마트그리드 정책 47
• 2. 스마트그리드 대표 실증 프로젝트 48
• 3. 스마트그리드 프로젝트 성과 51
• 제 5절 한국 53
• 1. 스마트그리드 정책 53
• 2. 스마트그리드 대표 실증 프로젝트 54
• 3. 스마트그리드 프로젝트 성과 55
• 제 6절 주요 국가별 상호비교 및 분석 58
• 제 7절 소결 61
• 제 5장 혁신기술 소비자 수용 모델을 적용한 제주실증단지 기술사업화 한계분석 63
• 제 1절 스마트그리드 개념 및 제주실증단지 상세개요 63
• 1. 스마트그리드 개념 63
• 2. 스마트그리드 제주실증사업 상세개요 65
• 3. 스마트그리드 제주실증사업 성과 상세개요 69
• 제 2절 소비자 혁신모델 적용 제주실증단지 기술사업화 한계분석 72
• 1. 연구 방법론 72
• 2. 선행연구 검토 75
• 3. 빅데이터 추세분석을 적용한 제주실증사업과 국내 스마트그리드 인지도 연관성 검토 79
• 4. 소비자 기술수용모델(Consumer Adoption Model) 적용 제주 신기술 확산 한계분석 85
• 1) 기술수용성을 고려한 미국 최초 스마트그리드 프로젝트 사례
• 92
• 2) 국내 스마트그리드 프로젝트 기술수용성 검토추세 94
• 제 3절 소결 98
• 제 6장 AHP 기법을 적용한 기술사업화 촉진요인 간 중요도 분석 101
• 제 1절 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층화분석) 개요 101
• 1. AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층화분석) 개념 102
• 2. AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층화분석) 적용 계산식 104
• 제 2절 AHP 적용 사례 및 선행연구 108
• 1. AHP 적용 해외 사례 108
• 2. AHP 국내 선행연구 109
• 3. AHP 에너지분야 적용 선행연구 사례 114
• 4. AHP 선행연구 분석결과 116
• 제 3절 스마트그리드 기술사업화 요인 가중치 산정을 위한 AHP 설문
• 118
• 1. AHP 설문개요 118
• 2. AHP 설문지 구성 사전검토 119
• 1) ｢제5차 기술이전･사업화 촉진계획(2015~2017)｣ 검토 119
• 2) 제주실증사업 주요 성과보고서 분석을 통한 기술사업화 주요요인
• 검토 120
• 3) 2014 산업기술 R&D 전략보고서 및 2014 에너지기술 이노베이션
• 로드맵 검토 124
• 3. 스마트그리드 기술사업화를 위한 AHP 설문지 구성 125
• 제 4절 스마트그리드 기술사업화 요인 가중치 산정을 위한 AHP 설문 분석결과 129
• 1. 스마트그리드 기술이전･사업화 활성화 요인 가중치 분석결과 129
• 1) 자료 및 분석방법 129
• 2) 항목별 가중치 산정결과 131
• 가. 평가항목 1계층의 가중치 산정결과 131
• 나. 평가항목 2계층의 중분류 가중치 산정결과 132
• 다. 평가항목 2계층의 9개 평가항목의 최종 가중치 산정결과 135
• 제 5절 소결 139
• 제 7장 스마트그리드 기술사업화 비즈니스 생태계 142
• 제 1절 스마트그리드 기술사업화 비즈니스 생태계 모형개발 프레임워크
• 142
• 제 2절 스마트그리드 기술사업화 비즈니스 생태계 모형 144
• 1. 스마트그리드 기술사업화 가치사슬(value chain) 144
• 2. 스마트그리드 기술사업화 도메인(domain) 정의 147
• 1) 연구개발(R&D) 도메인 149
• 2) 법․제도 (Regulation & Law) 도메인 152
• 3) 시장(Market) 도메인 156
• 4) 고객 (Customers) 도메인 158
• 3. 도메인 간의 상호관계 159
• 제 3절 소 결 162
• 제 8장 요약 및 결과 164
• 제 1절 주요 연구결과 요약 및 의의 164
• 1. 주요 국가별 스마트그리드 정책 및 실증연구 비교 165
• 2. 혁신기술 소비자 수용 모델을 적용한 제주실증단지 기술사업화
• 한계분석 166
• 3. AHP 기법을 적용한 기술사업화 촉진요인 간 중요도 분석 168
• 4. 스마트그리드 기술사업화 비즈니스 생태계 모형 171
• 제 2절 연구결과 함의와 시사점 173
• 1. 연구결과 함의 173
• 2. 정책 시사점 174
• 제 3절 연구의 한계점과 향후 연구 방향 177
• [부 록] 180
• 부록 A 스마트그리드 기술사업화 요인 가중치 산정을 위한 AHP 설문지
• 180
• 부록 B AHP 설문결과 데이터 183
• 1) AHP 설문 데이터 입력값 183
• 2) 전체 일관성지수(Consistency Ratio) 계산 엑셀표 184
• 3) 가중치 최종계산식(엑셀표) 185
• [참고 문헌] 186
• 1. 외국문헌 186
• 2. 국내문헌 191
• [Abstract] 194

참고문헌 (Reference)

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